兒童視力的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

AI 醫療 DEEP MEDICINE

為了解決兒童視力的問題，作者EricTopol 這樣論述：

　　AI 醫療不是未來式，而是現在進行式！讓世界級名醫帶你進入 AI 醫療現場。 　　 　　本書深入發掘 AI 醫療應用亮點： 　　【 AI 觀察掃描影像的威力】   　　★ AI 能觀察出醫療掃描影像中潛藏的細微資訊，看到許多人眼無法觀察到的紋理特徵，例如預測出在某些腦癌中的染色體 1p/19q 聯合缺失之基因組異常，或是找出病患是否有與大腸癌密切關聯的 KRAS 基因突變，做到真正個別化的監測！一年甚至能夠判讀數十億張醫療掃描影像，數量驚人！   　　★ 東京大學研究團隊開發了一套 6 層卷積神經網路，對來自 460 名病患的肝臟腫塊電腦斷層進行分類，所得結

果與真實值相比，整體準確性高達 84%！   　　★ 荷蘭拉德堡德大學 (Radboud University) 發現深度神經網路在經過 1,400 多張乳房 X 光影像的訓練後，能夠判讀出與 23 位放射科醫師相同的結果！   　　★ 使用 AI 就能從視網膜圖像準確診斷出各種眼疾：在分析及診斷青光眼、糖尿病視網膜病變、老年黃斑部病變等 50 多種眼科疾病、進行緊急轉診方面，深度學習演算法協助自動化光學同調斷層掃描判讀的準確率，已達到專業視網膜專科醫師的判斷水平。從視網膜影像還能預測病患的年齡、性別、血壓、吸菸狀況、糖尿病控制及重大心血管疾病的風險。也可協助診斷「早產兒視網膜

病變」與「先天性白內 障」，改善兒童視力！   　　【 AI 辨識病理切片的潛力】   　　★ 史丹佛大學的研究小組利用全切片影像開發了一款機器學習演算法來預測肺癌病患的存活率 (survival rate)，準確率優於目前病理學實務上所使用的腫瘤分級 (grade) 與分期 (stage)。   　　★ 紐約大學研究人員對病理學切片進行的研究則顯示，演算法在診斷肺癌亞型 (subtype) 時，可得到非常優異的準確率 (AUC = 0.97)，這項研究證明了機器演算法有能力看出人類不易辨別的模式。   　　【企業界爭相切入 AI 醫療應用】   　　★

許多公司也都已著手發展醫學影像的深度學習，包括Arterys 專攻心臟 MRI 影像分析、Viz.ai 利用頭部電腦斷層深度學習診斷中風症狀，還會即時發訊息通知臨床醫師、Imagen 以機器分析骨骼影像的技術等。Enlitic 的自動檢測處理則不僅能夠精確診斷骨折，當骨折的範圍只佔了 X 光影像中的 0.01% 時，還能夠明確點出微骨折的位置！   　　★ Arterys 公司有一套已獲美國FDA批准的演算法稱為 Deep Ventricle，可快速分析心臟血流，將原本需花費一個小時抽血並手動測量的工作，縮短成一次只需要花費15秒的掃描。   　　【 AI 提升醫院急診室、手

術室及加護病房的運作效率】   　　★ 利用近16萬名病患的電子健康紀錄訓練完18層的深度神經網路之後，能針對4萬份病歷預測出死亡時間，而且準確率相當高。此外，深度神經網路還能預測：住院日數、緊急臨時再入院（unexpected hospital readmission）以及最終的出院診斷。   　　★ 史丹佛大學利用深度學習和機器視覺量化醫師的手部衛生狀況以杜絕院內感染，準確率超過95％。   　　★ 加護病房也能倚靠機器視覺幫助使用機械式呼吸輔助（mechanical ventilation）的病患脫離呼吸器：透過病患的監控影像，便能協助確定目前移除病患的呼吸器是否

有風險，也能掌握其他生命徵象未列入的參數，藉此減輕護理師檢測的負擔。   　　★ 在美國許多醫院已有機器人護理師助手 Tug 幫忙分送食物和藥物，減輕護理師的工作負擔，空出護理師的時間與雙手真正去照護病人、關心病人。   　　【 AI 打破迷思、顛覆傳統】   　　★ 許多資訊都隱藏在所謂的正常範圍裡：以一名在過去 5 年內血紅素從 15.9 g/dl 穩定下降到 13.2 g/dl 的男性病患為例，其血紅素數量變化的起點和終點都落在正常範圍裡，因此這個變化絕對不會被檢驗報告標記出來，但是血紅素減少情形有可能是病患身上某種疾病的早期徵兆，比如隱性出血或癌症。在資料解讀上

，AI 能掌握更多豐富、細緻且連續的資料及解讀方式。這就是深度學習的重要性！   　　★ 健康飲食金字塔的唯一標準其實並不符合每個人，AI 將能根據你的腸胃道菌種量身打造專屬個人的飲食建議！   　　★ 癌症資訊最近還擴展到了活癌細胞分析，用微流控技術 (microfluidics) 從乳癌或攝護腺癌病患身上分離出活的癌細胞，接著用 AI 機器視覺進行評估，以預測術後風險，不同於以往的癌症檢驗依賴固定在福馬林中的死亡組織塊。   　　【 AI 結合無負擔的穿戴式裝置】   　　★ 戴上智慧手錶，免抽血就能偵測血鉀濃度的變化，避免因心律不整而猝死！   　

　★ AI 能偵測出人類所感覺不到的細微變化，只要貼上類似 OK 繃的裝置，就可以偵測出「無症狀」心房震顫的病人，預防可能引發的中風！   　　美國著名心臟科權威醫師 Eric Topol 以自身就醫的經歷揭開序幕，帶我們一窺原來「即使身為醫師也未必能得到最佳的醫療診治！」直擊醫療現場的真實缺口，揭露出為何醫療場域迫切需要導入 AI？ AI 醫療並非未來式，而是現在進行式！ AI 更不是冷冰冰的機器，而是重塑醫病關係的新契機！   本書特色   　　★ 為什麼你/妳需要讀這本書？   　　【如果你是醫師、醫療從業人員……】 　　為什麼醫療領域需要發展 AI？

　　AI 真的有那麼神嗎？醫療領域發展 AI 又會遇到哪些瓶頸？ 　　AI 醫療的最終願景將會帶給醫師及醫療相關從業人員哪些好處？ 　　這些 AI 醫療變革都將影響整體醫療系統、醫療資源的支配運用，身為第一線從業人員的你/妳不可不知！   　　【如果你是「 AI 工程師」或「研發人員」……】 　　醫療資料暗藏什麼結構性問題？有哪些陷阱？ 　　何時該篩選數據，何時又不該篩選？！ 　　如果 AI 工程師能早一步知道，就能少走很多冤枉路！   　　【如果你是「醫療」或「資訊科技」相關科系教授與學生……】 　　最新的一門跨領域整合性學科「AI 醫療資訊專業」

融合了 AI 科技與醫療知識， 　　隨著 AI 在醫療領域的崛起，「優秀醫生」的定義也將翻轉，醫學界訓練醫生的方式將發生哪些轉變？ 　　醫學生若想掌握 AI 工具，首先應從哪些學科切入？ 　　資訊科系學生若想進軍醫療工程領域，更該明白醫學資料獨有的特性！提早佈局自己的競爭力藍圖！   　　此外，本書旁徵博引近 700 篇參考文獻，歸納整理出 AI 醫療的相關研究內容重點。包含 AI 在全球各地醫療領域的實務應用，以及理論與實務究竟差距有多大，都將在書中具體呈現。   名人推薦   　　AI 先驅 - 李開復、李飛飛 強力推薦！   　　“人工智慧與人類

醫師結合的最佳展現將是一場醫師與病人互利的雙贏局面。Eric Topol 是一位對醫療保健和 AI 都有深刻瞭解的醫學權威。我強烈推薦這本書，並希望它能串聯起醫療從業者和 AI 研究員，幫助他們明白唯有同心協力、共同努力，我們才能實現健康長壽的共同夢想。”──李開復   　　“人工智慧應奠定在深厚的人性化基礎之上，而它的影響在工業和日常生活中只會不斷增加，不會減少。 這是一本有見地的讀物，用「以人為本」的嶄新視角出發，使人深刻地瞭解人工智慧結合醫學的驚人潛力。──李飛飛，ImageNet 創辦人，史丹佛大學電腦科學系教授， 曾任職史丹佛大學人工智慧實驗室、Google Cloud 首席

科學家   　　“以敏銳洞察的眼光看待科技在醫學中所扮演的角色以及能發揮的作用……提出有力的論點說明醫學將在科技技術的輔助下走向更人性化與更關懷人的醫學，而非被科技凌駕之上。”──美國 Kirkus 書評

兒童視力進入發燒排行的影片

國小學童使用角膜塑形片控制近視成效之研究

為了解決兒童視力的問題，作者潘咸毓 這樣論述：

中文摘要本論文旨在探討國小學童使用角膜塑型片後，控制近視增加之成效，使用病歷回溯方式，篩選2000〜2018年9〜12歲國小學童病歷共170名，收集配戴年齡、初始近視度數、角膜弧度∕散光及持續使用年數。研究各項數據與度數增加之關聯、配戴後視力回復時間、可否將度數增加控制在年增-0.75 D、預測塑型片控制效果並使用SPSS統計軟體21.0版分析上列問題。研究結果顯示持續使用時間與每年平均增加度數呈顯著負相關p

新型冠狀病毒Bye Bye組(4書)

為了解決兒童視力的問題，作者辻山貴子,深道義尚,聶輝 這樣論述：

　　病毒感染會透過眼、口、鼻的碰觸和飛沫的傳染， 　　為了讓小朋友能了解病毒的傳染途徑， 　　特地推薦這四本書， 　　希望讓小朋友閱讀後都能保護自己、遠離病菌，健康又強壯！ 　　《和新型冠狀病毒說Bye Bye！》 　　攜手合作，一起趕跑病毒吧！ 　　審訂／黃立民醫師 　　臺大兒童醫院小兒部主任、臺灣感染症醫學會理事長 　　防疫繪本第一首選！ 　　廣受聯合新聞網、中央廣播電台、中央通訊社、國立教育廣播電台、自由時報、公視新聞網、臺灣時報、大愛新聞台各大媒體爭相報導，好評熱賣中！ 　　哈囉，大朋友小朋友好， 　　我們是新型冠狀病毒，大家認識我們嗎？ 　　我們即將要大舉入侵人類世界，準

備開始到處搗亂囉！ 　　這本書裡有很多關於我們的小祕密， 　　想要更了解我們嗎？請趕快打開這本書吧！ 　　本書用孩子易於理解的繪本形式，以第一人稱（冠狀病毒）的口吻，說明病毒是如何進到人類的世界裡大撒野，進而影響人類的身體。更重要的是，書中也針對防疫、對抗病毒，提供良好的生活習慣建議和具體的作法。 　　我們該如何對抗病毒呢？書中不僅附有正確洗手和戴口罩的詳細步驟，還會告訴讀者勤洗手和戴口罩的理由及重要性……其他還有哪些要注意的事情呢？趕快翻開繪本一起來看看，讓大小朋友都能確實做到――遠離病毒、健康第一！ 　　《感冒的奧秘》 　　★日本學習研究社授權出版 　　★文化部第32次中小學生優良課

外讀物推介 　　關於感冒，你了解多少呢？為什麼會咳嗽、打噴嚏呢？為什麼會發燒呢？為什麼感冒會傳染呢？該怎麼樣讓自己不感冒呢？ 　　每到換季時期，幼兒總免不了遭受感冒的侵襲。感冒所引起的不舒服，不僅讓幼兒失去以往的活潑動力，也讓成人疲於照料。本主題讓幼兒認識感冒的症狀和預防方式，期待幼兒能進一步了解此症狀並能安心修養，恢復元氣。 　　 　　本書從感冒生成的原因、病毒怎麼引起身體的不適、如何治療感冒等等，透過大大的圖像與文字，深入淺出的知識講解，並結合病先生尋找病毒小姐的小遊戲，讓孩子瞭解關於感冒的知識，保護自己，不輕易感冒。 　　《大便的奧秘》 　　★日本學習研究社授權出版 　　★文化部第

32次中小學生優良課外讀物推介 　　食物是怎麼變成大便的呢？大便為什麼會臭臭的？許多孩子為了適應新環境所產生的焦慮，或者因為討厭廁所氣味而排便困難，本書以活潑有趣的方式讓孩子發現大便形成的過程，幫助孩子養成正常排泄的好習慣。 　　《眼睛大發現》 　　★日本學習研究社授權出版 　　★文化部第32次中小學生優良課外讀物推介 　　關於眼睛，你了解多少呢？眼睛除了看東西，還有哪些功能？眼睛為什麼會流眼淚呢？眼睛在暗的地方跟亮的地方會不會有不同呢？眼睛看到的都是真的嗎？ 　　我們無時無刻都在使用眼睛，眼睛可以讓我們「看見」許多東西，包含了色彩、遠近、以及空間，眼睛的部位主要包含了眉毛、眼皮、睫毛

、瞳孔，流眼淚的時候，眼睛是怎麼運作的呢？在明亮跟黑暗的地方，瞳孔也會呈現不一樣的狀態，有些顏色會特別吸引眼睛注意，到底是那些顏色呢？ 　　本書透過可愛的圖片及簡潔清楚的文字說明，介紹眼睛的構造，藉由認識眼睛的基本構造和功能，體會眼睛的重要以及視力保健的方法，引導幼兒透過視覺遊戲認識錯覺的發生，並從生活習慣、姿勢上培養正確的觀念；「兒童視力保健」是一件長期照護的工作，在兒童使用3C產品普及的現在，讓孩子了解眼睛的構造及知識，認識眼睛的重要性，並學習好好的愛護眼睛，成為保護自己視力健康的好主人。 本書特色    　　透過提問互動，邀請孩子主動思考 　　書中以提問的方式與孩子互動，家長可以透

過書中的圖像，試著引導孩子回答，並經由這樣的互動過程，邀請孩子主動思考，培養孩子們觀察、思考及表達的能力！ 　　幽默自嘲，從病毒的角度來談人類 　　藉由第一人稱的病毒口吻，讓讀者知道病毒是如何生存、傳播，甚至還會偷偷告訴你他們的弱點唷。病毒喜歡哪些地方？害怕人們做什麼呢？讓讀者從閱讀故事中，理解病毒的成因並遠離病菌！ 　　輕鬆簡潔，充滿童趣的色彩與線條 　　簡潔童趣的線條和鮮豔明亮的色塊，凸顯主角（病毒）和人類的關係，使讀者在輕鬆無壓力的閱讀時，就能同時獲得常識和知識。 　　病毒掰掰，從繪本開始建立良好的生活習慣 　　書中列出許多具體的做法與建議，包含正確洗手和戴口罩的詳細步驟、時機與場

合等等，陪伴讀者建立良好的生活習慣，一起向病毒說掰掰！ 　　獲得自信，學習保護自己和身邊的人 　　因為知道，所以才能有所準備和無懼。透過閱讀，讓我們能做周全準備，更有自信的對抗疫情，讓自己和家人都能身心健康的度過每一天。 專家推薦     　　門諾醫院暨相關事業總執行長 黃勝雄 總審定 　　國立台北護理學院嬰幼兒保育系助理教授 邱瓊慧 　　臺南大學幼教系講師 敖韻玲 　　中華民國兒童牙科醫學會理事長 劉正芬 　　臺北市聯合醫院中醫院區兒科主任醫師 鄭宏足 　　臺北馬偕醫院心臟科醫師 李秉穎 　　臺北市聯合醫院仁愛院區營養師 柯蘊慧 　　臺大兒童醫院小兒科主任 江伯倫 　　高醫師家庭醫學科

診所院長 高有志　 　　康喬諾貝爾眼科診所醫師 張鼎業　 　　大直復健科診所醫師 陳奕錫 　　榮總臨床心理師 呂俐安 　　人間福報藝文中心副主任 周慧珠 　　＊有注音 　　＊適讀年齡：3歲以上

衛生教育介入國小低年級學童視力保健行為之成效探討

為了解決兒童視力的問題，作者鄭文瑛 這樣論述：

背景：近視為國小學童常見健康問題之一，同時也是台灣各級學校致力保健項目，高度近視造成視力損害是永久不可回復，且近視年齡層有逐漸下降情形，是需要關注的健康議題。目的：探討經由衛生教育介入之後，國小學童於視力保健行為之改變。方法：本研究採類實驗(Quasi-experimental research design)雙組前、後測研究設計，研究時間為2020年4月15日至2020年11月13日，以嘉義縣兩所國小二年級全年級班級學童為研究對象，實驗組收案78人、對照組收案98位學童，於衛生教育介入前進行前測，於介入結束之後四週，再進行兩組視力保健行為後測。結果：實驗組學童於衛生教育介入後，在上學日星期

一至星期五，平均每天看電視時間，達統計上顯著差異，但前測觀看電視時間是優於後測。於看電視時，會每30分鐘就休息10分鐘，統計分析結果有顯著差異(p